小编bee*_*tty的帖子

我是Python的初学者.我尝试使用这种方法:

random.choice(my_dict.keys())

但是有一个错误:

'dict_keys' object does not support indexing

我的字典很简单,就像

my_dict = {('cloudy', 1 ): 10, ('windy', 1): 20}

你是如何解决这个问题的？非常感谢!

我正在使用Keras构建LSTM，并通过使用外部成本函数进行梯度下降来对其进行调整。因此权重将更新为：

weights := weights + alpha* gradient(cost)

我知道我可以使用获得权重keras.getweights()，但是如何进行梯度下降并更新所有权重并相应地更新权重。我尝试使用initializer，但仍然没有弄清楚。我只找到了一些与tensorflow相关的代码，但我不知道如何将其转换为Keras。

任何帮助，提示或建议，将不胜感激！

我正在尝试构建一个回归器，以使用XGBoost包装器从 6D 输入预测到 6D 输出MultiOutputRegressor。但我不知道如何进行参数搜索。我的代码如下所示：

gsc = GridSearchCV(
            estimator=xgb.XGBRegressor(),
            param_grid={"learning_rate": (0.05, 0.10, 0.15),
                        "max_depth": [ 3, 4, 5, 6, 8],
                        "min_child_weight": [ 1, 3, 5, 7],
                        "gamma":[ 0.0, 0.1, 0.2],
                        "colsample_bytree":[ 0.3, 0.4],},
            cv=3, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1)

grid_result = MultiOutputRegressor(gsc).fit(X_train, y_train)
self.best_params = grid_result.best_params_

然而，并MultiOutputRegressor没有.best_params_变化。这样做的正确方法是什么？非常感谢！！！

首先,我有

private Map<String, Boolean> mem = new HashMap<String, Boolean>();

然后:

  if (wordDict.contains(s) ||  Boolean.TRUE==mem.get(s)) {
        return true;
    }

为什么我不能在if语句中使用"mem.get(s)== true".将出现错误"第6行:java.lang.NullPointerException"

我想我还是不能很好地理解包装类.请给我一些指导.谢谢!

在我的代码的开头,有:

List<List<Integer>> result = new ArrayList();

然后,(这里是反转一个子列表):

List<Integer> sub = new ArrayList();
re = reverse(result.get(j)); // error occurs here

有这种方法:

public ArrayList<Integer> reverse(ArrayList<Integer> list) {
    List<Integer> newList = new ArrayList<>();

    for(int i=list.size()-1; i>=0; i--) {
        newList.add(list.get(i));}
        return newList;
    }
}

错误消息是:

List无法转换为ArrayList

为什么？

我写了一个递归函数来从整数列表中获取所有子集.例如,给定一个列表[1, 2, 3],返回将是[[],[1],[2],[3],[1, 2],[1, 3],[2, 3],[1, 2, 3]].

这是我的代码:

def subsets(nums):

    def helper(subset, i):

        if i == len(nums):
            print('return = ', subset)
            res.append(subset)

        else:
            helper(subset, i+1)
            subset.append(nums[i])
            helper(subset, i+1)
            subset.remove(nums[i])

    res = []
    helper([], 0)
    return res

我打印出subset每次递归,他们是对的.但是,最终的回报res总是空的.

return =  []
return =  [3]
return =  [2]
return =  [2, 3]
return =  [1]
return =  [1, 3]
return =  [1, 2]
return =  [1, 2, 3]
res = [[], [], [], …

我尝试用 Keras 构建一个 3 层 RNN。部分代码在这里：

    model = Sequential()
    model.add(Embedding(input_dim = 91, output_dim = 128, input_length =max_length))
    model.add(GRUCell(units = self.neurons, dropout = self.dropval,  bias_initializer = bias))
    model.add(GRUCell(units = self.neurons, dropout = self.dropval,  bias_initializer = bias))
    model.add(GRUCell(units = self.neurons, dropout = self.dropval,  bias_initializer = bias))
    model.add(TimeDistributed(Dense(target.shape[2])))

然后我遇到了这个错误：

call() missing 1 required positional argument: 'states'

错误详情如下：

~/anaconda3/envs/hw3/lib/python3.5/site-packages/keras/models.py in add(self, layer)
487                           output_shapes=[self.outputs[0]._keras_shape])
488         else:
--> 489             output_tensor = layer(self.outputs[0])
490             if isinstance(output_tensor, list):
491                 raise TypeError('All layers in a Sequential model ' …

我仍然对二叉树最大路径总和(Leetcode 124)感到困惑.我找到了一个简单有效的java解决方案,但没有变量获取函数helper()的返回值.为什么它仍然有效？

这是代码:

 public class Solution {

    int max = 0;
    public int maxPathSum(TreeNode root) {
        if(root == null) return 0;
        max = root.val;
        helper(root);
        return max;
    }
    public int helper(TreeNode node)
    {
        if(node == null) return 0;
        int left = helper(node.left);
        int right = helper(node.right);
        left = left > 0 ? left : 0;
        right = right > 0 ? right : 0;
        int curMax = node.val + left + right;
        max = Math.max(max, curMax);
        return node.val + Math.max(left, …